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標簽 > 強化學習
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在一些情況下,我們會用策略函數(shù)(policy, 總得分,也就是搭建的網(wǎng)絡在測試集上的精度(accuracy),通過強化學習(Reinforcement ...
2019-01-28 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習強化學習 5363 0
深思考人工智能SMP2018特定域任務型人機對話在線評測技術(shù)報告
對話管理模塊的決策器中采用了深度強化學習Deep Reinforcement Learning中的Deep Q Learning算法來訓練一個最佳上下文...
多智體深度強化學習研究中首次將概率遞歸推理引入AI的學習過程
在傳統(tǒng)的多智體學習過程當中,有研究者在對其他智能體建模 (也即“對手建模”, opponent modeling) 時使用了遞歸推理,但由于算法復雜和計...
TRFL庫包含實現(xiàn)經(jīng)典RL算法以及更前沿技術(shù)的許多函數(shù)。這里提供的損失函數(shù)和其他操作是在純TensorFlow中實現(xiàn)的。它們不是完整的算法,而是在構(gòu)建功...
虛擬到現(xiàn)實的翻譯網(wǎng)絡如何滿足自動駕駛要求?
虛擬到現(xiàn)實的翻譯網(wǎng)絡,可以將虛擬駕駛模擬器中生成的虛擬場景翻譯成真實場景,來進行強化學習訓練。
通俗的講,就是當一個小孩學習有迷?;蚶Щ髸r,如果老師發(fā)現(xiàn)小孩方法或思路正確,就給他(她)正反饋(獎勵或鼓勵);否則就給他(她)負反饋(教訓或懲罰),激勵...
整個DeepMimic所需要的input分為三部分:一個被稱為Character的Agent模型;希望Agent學習的參考動作(reference mo...
基于TensorFlow的開源強化學習框架 Dopamine
對于新的研究人員來說,能夠根據(jù)既定方法快速對其想法進行基準測試非常重要。因此,我們?yōu)?Arcade 學習環(huán)境支持的 60 個游戲提供四個智能體的完整培訓...
2018-08-31 標簽:智能體強化學習TensorFlow 5136 0
我們利用觸覺信息的顯著表示,來指導虛擬人物穿衣的過程,并將其用于獎勵函數(shù)中,在訓練期間提供明確的學習信號。我們發(fā)現(xiàn),為了學習涉及各種穿衣操作技能的長時間...
本文作者通過簡單的方式構(gòu)建了強化學習模型來訓練無人車算法,可以為初學者提供快速入門的經(jīng)驗。
生成對抗網(wǎng)絡由一個生成網(wǎng)絡(Generator)與一個判別網(wǎng)絡(Discriminator)組成。生成網(wǎng)絡從潛在空間(latent space)中隨機采...
DeepMind和OpenAI攻克蒙特祖瑪?shù)膹统鸩]有看上去意義那么重大
在這篇文章中,我想討論的是,這些方法是為了解決蒙特祖瑪?shù)膹统鹩螒虻牡谝粋€關(guān)卡,以及為什么在游戲環(huán)境以及Deep RL的長期目標中,這些方法并沒有看上去意...
基于記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡通過利用長時間記憶信息的能力來建模時序數(shù)據(jù)
我們在一組監(jiān)督學習和強化學習任務中測試RMC。值得注意的是N?? Farthest的任務和語言建模。在前者中,解決方案需要顯式的關(guān)系推理,因為模型必須對...
2018-07-03 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集強化學習 5084 0
為了應對在未來復雜的戰(zhàn)場環(huán)境下,由于通信受限等原因?qū)е碌募惺經(jīng)Q策模式難以實施的情況,提出了一個基于多智能體深度強化學習方法的分布式作戰(zhàn)體系任務分配算法...
當我們使用虛擬的計算機屏幕和隨機選擇的圖像來模擬一個非常相似的測試時,我們發(fā)現(xiàn),我們的“元強化學習智能體”(meta-RL agent)似乎是以類似于H...
2018-05-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡AI強化學習 4947 0
伯克利RISELab推出了多主體強化學習包Ray RLlib 0.6.0
在緩解交通擁堵方面,只需要控制極少量自動駕駛車輛的速度,就能大幅度提高交通流的效率。多主體強化學習就可以用于這樣的場景,在混合駕駛的情況下我們暫時無法通...
AlphaZero繼承了AlphaGo Zero的算法設置和網(wǎng)絡架構(gòu)等,但兩者也有諸多不同之處。比如圍棋中很少會出現(xiàn)平局的情況,因此AlphaGo Ze...
2018-12-17 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡算法強化學習 4826 0
Ravi Munde利用強化學習,實現(xiàn)了對Dino Run的控制
捕捉到的原始圖像的分辨率為 600x150,具有 3 通道(RGB)。我們打算使用 4 個連續(xù)的屏幕截圖作為模型的單個輸入,這使得我們單個輸入的尺寸為 ...
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